AI 觀察室是 Xilinx 在 2020 年打造的全新 AI 專欄，旨在分享產業洞見、解讀前沿技術與熱門應用。

本期導讀

2020 年有著太多的不確定性。然而，種種變動之下，AI技術仍在不斷演進，其在各行各業正迅速落地且影響逐漸深化。7月9日至7月11日，世界人工智能大會（WAIC）首次以線上方式舉行，與此同時，我們邀請到賽靈思人工智能業務高級總監姚頌、賽靈思人工智能研發高級總監單羿以及賽靈思學術與創新生態高級經理陸佳華，圍繞AI芯片技術與產業發展、AI算法研發趨勢及未來法向、AI教育與人才展開深入交流，一窺AI發展的過去、現在與未來。

如果 AI 是一個人

AI 還發展處于童年到青年階段

如果將 AI 的發展比作一個人的成長過程，在我看來目前整個AI產業的發展處于童年到青年階段。一方面，學術界希望人工智能具有通用性，不僅能解決所有問題，并且面對各種新問題時可以自主學習進而提出解決方案，這樣的目標距離現在的人工智能和算法發展非常遙遠。另一方面，當前整個人工智能的大規模產業應用也處于早期階段，例如終端層面的自動駕駛工業數據檢測，仍然處于小批量的早期測試階段，尚未進行非常大規模的量產。所以總體看來，我認為AI產業目前是童年到青年之間的發展階段，距離真正的成年還非常遙遠。

AI芯片的核心競爭力

性能效率、用戶體驗和生態環境是AI 芯片的核心競爭力

AI芯片的第一個核心競爭力是滿足客戶需要的性能效率。今天我們去衡量AI芯片不再單純以幾瓦幾T的指標作為衡量依據，而是更多地以如何在用戶所需的價格、功耗、集成密度等限制條件下，達到令用戶滿意的時延、吞吐量等不同性能指標要求。第二點是用戶體驗，也就是開發者拿到AI芯片的時候，如何盡快上手部署第一個AI應用、如何將AI芯片提供的功能和其他模塊進行系統集成，以及如何在系統集成之后進行系統調試和優化。良好的用戶體驗對于打造AI芯片的適用性非常重要。第三是生態環境。眾所周知，AI芯片其實是一個簡單的神經網絡加速單元，但其實這個加速單元與用戶實際的終端產品之間還有一定距離，因此，我們需要將方案打造得盡可能更加貼近客戶實際使用，但同時又需要第三方ISV幫助填補AI芯片和解決方案，以及客戶實際終端產品之間的距離。在我看來，AI芯片的三點核心競爭力缺一不可，那就是良好的芯片性能效率、極致的用戶體驗以及優質的用戶生態環境。

人才才是王道

定制計算人才需依靠多方力量共同打造

為了打造定制計算與自適應技術人才，賽靈思持續通過課程、競賽、聯合實驗室、工程訓練夏令營、科研訓練的冬令營等各種產學合作及品牌項目進行人才培養，進行技術探索。十年前賽靈思推出創新的Zynq全可編程平臺技術，除了在商業上取得巨大成功之外，它在軟硬件協同設計人才培養上也起到了極大的推動作用。現在，隨著大數據、AI和視頻流發展，產業對處理能力的要求越來越高，同時對功耗的要求也越來越嚴苛，因此，不同應用場景需要定制化的計算以及自適應計算。通過賽靈思自適應平臺技術，我們可以非常好地面向不同領域培養自適應和定制計算的人才。

前景與影響

AI 發展的前景與未來對產業發展的影響

我們經歷了互聯網時代與移動互聯網時代，那么，下一個時代一定是人工智能的時代。不同于移動互聯網，AI更多的是賦能給各種IoT設備、云和車。在這個時代，一個人可能會對應20臺設備。但我相信，AI市場的前景以及未來一定是會遠大于之前的互聯網和移動互聯網時代，因為這是一波新的非常巨大的時代浪潮。

AI對整個產業將產生非常深遠的影響。一方面，AI真正促進了很多從前無法實現的新應用，比如精準的人臉識別。另一方面，AI確實幫助很多行業提升了效率。在自動駕駛領域，隨著這一輪AI技術的發展，我們越來越靠近真正的大規模自動駕駛應用。雖然現在看起來可能仍有五到十年的周期，但如果沒有深度學習和AI的發展，大家想都不敢想。其次是工業視覺檢測。傳統的工業視覺檢測的誤檢率、漏檢率都非常高，流水線上需要大量人工進行各種篩選。AI技術發展給這個行業帶來了非常大的變化，使檢測正確率大幅提升的同時，又可以實現極低的漏檢率，這樣就顯著提升了流水線上的生產效率。另外，隨著云端服務越來越多，云端語音識別、智能推進引擎越來越精準，也推動了整個行業效率的提升，也使得抖音、快手等新的視頻推介成為可能。所以我們可以看到，AI影響到的是所有與信息、電子相關的學科，只要有信息，有電子的參與，都會被AI所影響。在AI發展的浪潮中，憑借ACAP自適應計算加速平臺和Vitis 統一軟件平臺，賽靈思其實已經走在AI行業大趨勢的排頭兵位置，同時也是正確的方向上。
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